Ridge Regression
β^𝟐에 Penalty Term을 부여하는 방식 β^2= 𝑳𝟐−𝑛𝑜𝑟𝑚 = 𝑳𝟐 Regularization Penalty Term을 추가한 Regularized Model의 경우 Feature 간 Scaling이 필수 hyperparameter(λ) 값 조절 ...
β^𝟐에 Penalty Term을 부여하는 방식 β^2= 𝑳𝟐−𝑛𝑜𝑟𝑚 = 𝑳𝟐 Regularization Penalty Term을 추가한 Regularized Model의 경우 Feature 간 Scaling이 필수 hyperparameter(λ) 값 조절 ...
재현율 (Recall)
A specialized bagging for decision tree algorithm Two ways to increase the diversity of ensemble Bootstrap(복원추출) -> Bagging X% sampl...
RMSE (Root Mean Squared Error, 평균 제곱근 오차)
Regression Model의 정성적인 적합도 판단 𝑹^𝟐는 평균으로 예측한 것에 대비 분산을 얼마나 축소 시켰는지에 대한 판단 보통은 아래의 수식과 달리 Correlation(y, y’)의 제곱으로 표현한 정성적인 판단이 필...